ปริมาณมีผลต่อข้อกำหนด VRAM สำหรับโมเดล Deepseek อย่างไร

ทำความเข้าใจกับปริมาณ

** ปริมาณเป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดความแม่นยำเชิงตัวเลขของพารามิเตอร์แบบจำลอง วิธีการทั่วไป ได้แก่ :
-การหาปริมาณ 4 บิต (Q4): สิ่งนี้จะช่วยลดความกว้างบิตของน้ำหนักทำให้สามารถประหยัดหน่วยความจำได้อย่างมากในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพของโมเดลที่สมเหตุสมผล
- ความแม่นยำแบบผสม: รวมความแม่นยำที่แตกต่างกัน (เช่น FP16 และ INT8) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการใช้หน่วยความจำ

ด้วยการใช้เทคนิคเหล่านี้แบบจำลอง Deepseek สามารถลดความต้องการ VRAM ของพวกเขาลงได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่นโมเดลที่อาจต้องใช้ VRAM ประมาณ 1,543 GB ที่ความแม่นยำเต็มรูปแบบ (FP16) สามารถลดลงเหลือประมาณ 386 GB ด้วยปริมาณ 4 บิต [2] [6]

VRAM ข้อกำหนด

VRAM ที่จำเป็นสำหรับรุ่น deepseek นั้นแตกต่างกันอย่างมากตามขนาดของโมเดลและวิธีการหาปริมาณที่ใช้:
- Deepseek V3 (พารามิเตอร์ 671B): ต้องการประมาณ 1,543 GB ที่ FP16 แต่มีเพียงประมาณ 386 GB ที่มีปริมาณ Q4
- รุ่นที่เล็กกว่า: ตัวอย่างเช่นตัวแปรพารามิเตอร์ 7B ต้องการประมาณ 16 GB ที่ FP16 แต่มีเพียงประมาณ 4 GB กับ Q4 [2] [6]

การลดลงนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ใช้ที่มีทรัพยากร GPU ที่ จำกัด ตัวอย่างเช่นการใช้ GPU เดี่ยวที่มี VRAM 48 GB สามารถเรียกใช้โมเดลได้โดยการขนถ่ายบางชั้นไปยังระบบ RAM ของระบบขึ้นอยู่กับระดับปริมาณที่ใช้ [1] [2]

ข้อควรพิจารณาประสิทธิภาพ

ในขณะที่ปริมาณลดการใช้หน่วยความจำ แต่ก็อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล:
- คุณภาพเทียบกับประสิทธิภาพ: ความแม่นยำที่ต่ำกว่าสามารถนำไปสู่การคำนวณที่เร็วขึ้นและการใช้หน่วยความจำน้อยลง แต่อาจลดความแม่นยำ ทางเลือกของระดับปริมาณควรสมดุลระหว่างคุณภาพที่ยอมรับได้และทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ [5] [6]
-พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่: ในรุ่นผสมของ Experts (MOE) เช่น Deepseek มีเพียงชุดย่อยของพารามิเตอร์เท่านั้นที่ใช้งานได้ในระหว่างการอนุมานทำให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้เพิ่มเติม ตัวอย่างเช่นแม้ว่าจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดจะสูง (671 พันล้าน) มีเพียงประมาณ 37 พันล้านเท่านั้นที่ใช้ในเวลาใดก็ได้ซึ่งสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยกลยุทธ์การหาปริมาณที่ถูกต้อง [4] [6]

บทสรุป

โดยสรุปการหาปริมาณมีบทบาทสำคัญในการจัดการข้อกำหนด VRAM สำหรับโมเดล Deepseek โดยการลดการใช้หน่วยความจำอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่ยังคงเปิดใช้งานประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ทำให้เป็นไปได้สำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานที่มีฮาร์ดแวร์ จำกัด เพื่อใช้โมเดลขั้นสูงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามต้องพิจารณาอย่างรอบคอบกับการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำของแบบจำลองและประสิทธิภาพการคำนวณเมื่อเลือกวิธีการหาปริมาณ